CData Connect AI を使用してRelevance AI でリアルタイムの Elasticsearch のデータにアクセスするエージェントを構築

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモートMCP サーバーを活用し、Relevance AI がインテリジェントなエージェントワークフロー内でElasticsearch のデータにセキュアにアクセスしてアクションを実行できるようにします。

Relevance AI は、自然言語推論を活用した自律的なワークフローを組織が作成できるAI 自動化およびエージェント構築プラットフォームです。ユーザーは、API、データベース、サードパーティシステムと連携して日常のビジネスタスクやデータ操作を完了するエージェントを視覚的に設計できます。

Relevance AI を組み込みのMCP（Model Context Protocol）サーバーを介してCData Connect AI と統合することで、エージェントはリアルタイムでElasticsearch のデータをクエリ、要約、操作できるようになります。この接続により、Relevance AI のインテリジェントなワークフローエンジンとCData Connect AI のガバナンスされたエンタープライズ接続がブリッジされ、すべてのクエリが手動でデータをエクスポートすることなく、承認されたソースに対してセキュアに実行されます。

この記事では、Connect AI で Elasticsearch への接続を設定し、Relevance AI にCData MCP サーバーを登録し、リアルタイムのElasticsearch のデータと連携するエージェントを構築する手順を説明します。

Elasticsearch データ連携について

CData を使用すれば、Elasticsearch のライブデータへのアクセスと統合がこれまでになく簡単になります。お客様は CData の接続機能を以下の目的で利用しています：

SQL エンドポイントと REST エンドポイントの両方にアクセスでき、接続を最適化し、Elasticsearch データの読み書きに関してより多くのオプションを提供します。
v2.2 以降およびオープンソース Elasticsearch サブスクリプションを含む、ほぼすべての Elasticsearch インスタンスに接続できます。
SCORE() 関数を明示的に要求することなく、常にクエリ結果の関連性スコアを受け取ることができます。これにより、サードパーティツールからのアクセスが簡素化され、クエリ結果のテキスト関連性のランキングを簡単に確認できます。
複数のインデックスを検索でき、クライアントマシンではなく Elasticsearch がクエリと結果の管理・処理を担当します。

ユーザーは、Crystal Reports、Power BI、Excel などの分析ツールと Elasticsearch データを統合し、当社のツールを活用して、Elasticsearch を含むすべてのデータソースへの単一のフェデレートアクセスレイヤーを実現しています。

CData の Elasticsearch ソリューションの詳細については、ナレッジベース記事をご覧ください：CData Elasticsearch Driver Features & Differentiators

はじめに

ステップ1：Relevance AI 用に Elasticsearch への接続を設定

Relevance AI から Elasticsearch への接続は、CData Connect AI のリモートMCP サーバーによって実現されます。Relevance AI からElasticsearch のデータを操作するには、まずCData Connect AI で Elasticsearch 接続を作成し設定します。

Connect AI にログインして「Sources」をクリックし、 Add Connection をクリックします

Add Connection パネルからElasticsearch を選択します

Elasticsearch への接続に必要な認証プロパティを入力します。
Elasticsearch 接続プロパティの取得・設定方法

接続するには、Server およびPort 接続プロパティを設定します。認証には、User とPassword プロパティ、PKI (public key infrastructure)、またはその両方を設定します。 PKI を使用するには、SSLClientCert、SSLClientCertType、SSLClientCertSubject、およびSSLClientCertPassword プロパティを設定します。

CData 製品は、認証とTLS/SSL 暗号化にX-Pack Security を使用しています。TLS/SSL で接続するには、Server 値に'https://' を接頭します。Note: PKI を使用するためには、TLS/SSL およびクライアント認証はX-Pack 上で有効化されていなければなりません。

接続されると、X-Pack では、設定したリルムをベースにユーザー認証およびロールの許可が実施されます。
Save & Test をクリックします
Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します

Personal Access Token の追加

Personal Access Token（PAT）は、Relevance AI からConnect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かなアクセス制御を維持するために、統合ごとに個別のPAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックしてSettings を開きます
Settings ページで「Access Tokens」セクションに移動し、 Create PAT をクリックします
PAT にわかりやすい名前を付けてCreate をクリックします

トークンが表示されたらコピーして安全に保存してください。再度表示されることはありません

Elasticsearch 接続の設定とPAT の生成が完了したら、Relevance AI はCData MCP サーバーを介してElasticsearch のデータに接続できるようになります。

ステップ2：Relevance AI で接続を設定

CData Connect AI のMCP エンドポイントと認証情報をRelevance AI に登録して、エージェントがConnect AI からリアルタイムデータを呼び出せるようにします。

Relevance AI にサインインし、アカウントをお持ちでない場合は作成します
サイドバーからAgents に移動し、New Agent をクリックします

Build from scratch を選択し、エージェントに名前を付けます（例：CData MCP Server）

エージェントエディター内でAdvanced を選択し、MCP Server タブに切り替えます

+ Add Remote MCP Tools をクリックします
表示されるダイアログで、以下のようにフィールドを入力します：

URL: https://mcp.cloud.cdata.com/mcp
Label: 任意のカスタムラベル（例： cdata_mcp_server）
Authentication: Custom headers を選択します
ヘッダーのkey:value ペアを追加します。メールアドレスとPAT をemail:PAT の形式で組み合わせ、その文字列をBase64 でエンコードし、先頭にBasic を付けます
- Key: Authorization
- Value: Basic base64(email:PAT)